随着汽车在人们的工作、生产和生活中扮演着越来越重要的角色,停车场车牌识别系统生产厂家,汽车的保有量也在急速增加。但是车辆如果---chao速,---设备所拍到的图像的清晰度很差,所以车牌自动识别系统的识别率和识别速度一直未能大幅提高。由此带来的交通管理问题也变得越来越复杂,智能交通系统的建立是---的解决问题的方法。而车牌识别技术在智能交通系统中占有十分重要的---。停车厂、收费站、生产企业的门禁管理都有车牌识别技术的身影。
在车辆车牌识别技术中的图像提取、字符分割起、字符识别过程中,数字图像处理技术起到了重要作用。图像预处理模块:是指车牌识别系统对所拍摄的汽车图像进行灰度化和边缘检测处理。但由于图像提取出现场可能存在因时间、光线、天气的变化而造成的干扰使车牌成像效果较差的问题。所以目前现有的车牌识别系统都存在因环境变化而产生的识别率变化的问题。
对于车牌本身是一连串的字符,不容易识别,因此,首先需要对字符进行分割,将一连串的字符分割成一个一个的字符。对于当前快节奏的高速工作模式,管理方法和系统有了---性的改进。分割过的字符具有了字符的大致位置以及字符的高度。我们采取这样的方法确定字符的左右坐标和宽度,就可以对字符进行分割。本文中采用了字符分割算法对车牌的字符进行分割。字符分割算法是通过对图形的扫描确定进入到字符区域的di一个像素点的坐标和出去图像区域的di一个像素点的坐标,以这两点的坐标确定字符的大致位置以及字符的高度。我们采取同样的方法确定字符的左右坐标和宽度。在确定了字符的高度和宽度之后,对字符进行分割。
常用的车牌定位的方法有基于颜色的方法、基于纹理特征的方法、基于数学形态学的方法、基于小波变换的方法等。车牌识别---机主要完成被测车辆号牌自动识别比对,同时联网从数据库中调阅机动车的信息。这些车牌定位方法,都各自具有不同的局限性。使用mean shift算法进行车牌定位可以获得比较好的效果。对于图像空间的所有像素点,在经过mean shift算法迭代后,停车场车牌识别系统价格,如果终收敛于同一点,北关区停车场车牌识别系统,则停止迭代。用同样的方法对图像空间中的所有像素点进行迭代遍历,得出的结果根据收敛点的不同可以把整个空间分成几个区域。这些区域即为可能的车牌区域,再通过上述特征在可能的车牌区域中进行对照分析,就可以得到车牌区域。
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